Objetivo del proyecto¶

El objetivo de este proyecto es hacer un EDA, sobre este dataSet para demostrar que tipo de preguntas se pueden responder con este dataSet de calidad de vino.

Explicacion del dataSet.¶

Este DataSet es una muestra de diferentes vinos rojos con su respectivo componentes quimicos, cada columna representa una diferente muestra de vino, y las columnas representa un propiedades especificas que podrian tener impacto en el sabor y la calidad.

Importamos los datos.¶

In [96]:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.graph_objects as go
import plotly.offline as pyo

pyo.init_notebook_mode()
In [7]:
ruta = "../Mis Proyectos EDA/dataSets/winequality-red.csv"

df = pd.read_csv(ruta, delimiter=';')
In [9]:
df.sample(10)
Out[9]:
fixed acidity volatile acidity citric acid residual sugar chlorides free sulfur dioxide total sulfur dioxide density pH sulphates alcohol quality
461 8.3 0.615 0.22 2.6 0.087 6.0 19.0 0.99820 3.26 0.61 9.3 5
925 8.6 0.220 0.36 1.9 0.064 53.0 77.0 0.99604 3.47 0.87 11.0 7
665 9.4 0.590 0.14 2.0 0.084 25.0 48.0 0.99810 3.14 0.56 9.7 5
1331 7.8 0.870 0.26 3.8 0.107 31.0 67.0 0.99668 3.26 0.46 9.2 5
1541 7.4 0.250 0.29 2.2 0.054 19.0 49.0 0.99666 3.40 0.76 10.9 7
1166 9.9 0.540 0.26 2.0 0.111 7.0 60.0 0.99709 2.94 0.98 10.2 5
757 8.1 0.870 0.00 2.2 0.084 10.0 31.0 0.99656 3.25 0.50 9.8 5
585 7.6 0.510 0.24 2.4 0.091 8.0 38.0 0.99800 3.47 0.66 9.6 6
1472 7.6 0.350 0.60 2.6 0.073 23.0 44.0 0.99656 3.38 0.79 11.1 6
1195 6.2 0.430 0.22 1.8 0.078 21.0 56.0 0.99633 3.52 0.60 9.5 6
In [10]:
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1599 entries, 0 to 1598
Data columns (total 12 columns):
 #   Column                Non-Null Count  Dtype  
---  ------                --------------  -----  
 0   fixed acidity         1599 non-null   float64
 1   volatile acidity      1599 non-null   float64
 2   citric acid           1599 non-null   float64
 3   residual sugar        1599 non-null   float64
 4   chlorides             1599 non-null   float64
 5   free sulfur dioxide   1599 non-null   float64
 6   total sulfur dioxide  1599 non-null   float64
 7   density               1599 non-null   float64
 8   pH                    1599 non-null   float64
 9   sulphates             1599 non-null   float64
 10  alcohol               1599 non-null   float64
 11  quality               1599 non-null   int64  
dtypes: float64(11), int64(1)
memory usage: 150.0 KB
In [16]:
df['quality'].value_counts().
Out[16]:
Index([5, 6, 7, 4, 8, 3], dtype='int64', name='quality')

Preguntas sobre la distribucion y tendencias generales.¶

Como se distribuye las variable quality, esta equilibrada o hay mas vinos de una calidad en particular¶

In [21]:
valores = df['quality'].value_counts()
x = valores.index

fig = plt.figure(figsize=(10,5))

ax = sns.barplot(x = x, y=valores)

ax.set_title('Numero de vinos por calidad')
ax.set_xlabel('Calidad')
ax.set_ylabel('Numero de vinos')

plt.show()
In [35]:
fig = plt.figure(figsize=(10,5))

ax = plt.bar(x = x, 
             height = valores, 
             color = ['blue', 'gray', 'gray', 'gray', 'gray', 'gray'])

plt.title('La calidad que tiene mas muestras de vinos')
plt.xlabel('Calidad')
plt.ylabbl('Numero de vinos')

plt.show()

La calidad que mas se repite en los datos es la calidad 5, seguida por detras de la calidad 6, si ponemos antencion a nuestros datos podemos observa que los que califican a los vinos tienden calificar en un punto medio

Cual es la calidad Promedio de los vinos en dataSet¶

In [45]:
x = df['quality']

promedio = df['quality'].mean().round(2)

plt.figure(figsize=(10,5))

ax = sns.boxplot(x = x, color = '#A62C2C')
ax.set_title('Bloxplot de los datos,\n media {}'.format(promedio))
ax.set_xlabel('Calidad')


plt.show()

Existen valores atípicos o outliers en las características físicas y químicas (por ejemplo, en la concentración de alcohol, ácido cítrico, pH¶

In [80]:
nombre = ['alcohol', 'citric acid', 'pH']
colores = ['#693382', '#336D82', '#5F99AE']

fig, axs = plt.subplots(1,3, figsize=(15, 5))

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.boxplot(x = df[nombre[i]])
    ax.set_title(nombre[i])
    ax.set_xlabel(nombre[i])
plt.tight_layout()
plt.show()
In [93]:
def boxplotReescalosDeVariables(datos, variables):
    figure = plt.figure(figsize=(10,5))

    for i, variable in enumerate(variables):
        plt.boxplot(x = pd.DataFrame(reEscalarVariables(variable, datos)), positions=[i + 1])
    
    plt.xticks(labels = variables, ticks = range(1, len(variables)+ 1))
    plt.title('Box-plot de variables escaladas')

    plt.show()
In [94]:
boxplotReescalosDeVariables(df, nombre)

Correlacion y relaciones entre variables¶

In [106]:
df_scale = pd.DataFrame()

for columna in df.drop('quality', axis = 1).columns:
    df_scale[columna] = reEscalarVariables(nombre=columna, datos=df)
    
df_scale['quality'] = df['quality']
df_scale.head()
Out[106]:
fixed acidity volatile acidity citric acid residual sugar chlorides free sulfur dioxide total sulfur dioxide density pH sulphates alcohol quality
0 0.247788 0.397260 0.00 0.068493 0.106845 0.140845 0.098940 0.567548 0.606299 0.137725 0.153846 5
1 0.283186 0.520548 0.00 0.116438 0.143573 0.338028 0.215548 0.494126 0.362205 0.209581 0.215385 5
2 0.283186 0.438356 0.04 0.095890 0.133556 0.197183 0.169611 0.508811 0.409449 0.191617 0.215385 5
3 0.584071 0.109589 0.56 0.068493 0.105175 0.225352 0.190813 0.582232 0.330709 0.149701 0.215385 6
4 0.247788 0.397260 0.00 0.068493 0.106845 0.140845 0.098940 0.567548 0.606299 0.137725 0.153846 5
In [119]:
def medias(datos, calidad):
    
    return datos[datos['quality'] == calidad].drop('quality', axis = 1).mean()
In [120]:
medias(df, 3)
Out[120]:
fixed acidity            8.360000
volatile acidity         0.884500
citric acid              0.171000
residual sugar           2.635000
chlorides                0.122500
free sulfur dioxide     11.000000
total sulfur dioxide    24.900000
density                  0.997464
pH                       3.398000
sulphates                0.570000
alcohol                  9.955000
dtype: float64
In [128]:
def comparacion_estadisticas(datos, calidades):
    fig = go.Figure()
    
    for calidad in calidades:
        calidad_i = medias(datos, calidad)
        
        fig.add_trace(go.Scatterpolar(r = calidad_i.values,
                                      theta = calidad_i.index,
                                      name = calidad,
                                      fill = 'toself',
                                      opacity = 0.3,
                                      hoveron = 'points')
                     )
    fig.update_layout(showlegend = True,
                      polar = {'radialaxis' : {'visible':False}},
                      template = 'plotly_white')
        
    fig.show()
In [132]:
calidades = [5, 6]

comparacion_estadisticas(df_scale, calidades)
In [133]:
calidades = [3, 8]

comparacion_estadisticas(df_scale, calidades)
In [134]:
calidades = [4, 7]

comparacion_estadisticas(df_scale, calidades)
In [135]:
calidades = [3, 4, 5, 6, 7, 8]

comparacion_estadisticas(df_scale, calidades)